The Study of Quantitative Literacy on Statistical Measures of Grade 12 Students through Learning Management with Realistic Mathematics Education

Authors

  • Sira Noijeen Teaching Mathematics, Department of Education, Faculty of Education, Kasetsart University, Thailand
  • Chanisvara Lertamornpong Teaching Mathematics, Department of Education, Faculty of Education, Kasetsart University, Thailand
  • Sakon Tangkawsaku Teaching Mathematics, Department of Education, Faculty of Education, Kasetsart University, Thailand

Keywords:

Quantitative Literacy, Realistic Mathematics Education, Statistical Measures

Abstract

This research aimed to 1) study the quantitative literacy on statistical measures among grade 12 students after receiving instruction using Realistic Mathematics Education concepts, and 2) investigate instructional approaches using Realistic Mathematics Education concepts to promote quantitative literacy regarding statistical measures. This study was implemented among 25 grade 12 students at a large school in Chumphon province in the second semester of the academic year 2023. The research tools included lesson plans incorporating Realistic Mathematics Education concepts, worksheets, and a quantitative literacy assessment test. The research results showed that 1) The students' levels of quantitative literacy were distributed as follows: 52% at a good level, 44% at a moderate level, and 4% at a level needing improvement, and 2) The instructional approach using Realistic Mathematics Education concepts aimed at promoting quantitative literacy regarding statistical measures consisted of five steps. These steps emphasized content organization and sequencing, presenting real-life statistical data situations through stimulating questions. Students were encouraged to think critically to formulate hypotheses and demonstrate calculations related to statistical measures that aligned with the data characteristics. Additionally, the approach involved a comparison and discussion of responses to generate conclusions and reflect on the learning experience within the classroom.

References

กนกวรรณ หงษ์เงิน. (2563). การจัดการเรียนรู้คณิตศาสตร์ที่เชื่อมโยงกับชีวิตจริงเพื่อส่งเสริมการรู้ทางสถิติด้านความรู้ ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 (วิทยานิพนธ์ศึกษาศาสตรมหาบัณฑิต). มหาวิทยาลัยเชียงใหม่.

ชนิดา จำปาอ่อน. (2562). การจัดการเรียนรู้ตามแนวคิดการศึกษาคณิตศาสตร์ที่เชื่อมโยงกับชีวิตจริงเพื่อส่งเสริมความสามารถในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ สำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 (วิทยานิพนธ์ศึกษาศาสตรมหาบัณฑิต). มหาวิทยาลัยศิลปากร.

ศุภนัส นงค์นวล. (2562). การพัฒนากิจกรรมการจัดการเรียนรู้วิชาคณิตศาสตร์ตามแนวคิดทฤษฎีคอนสตรัคติวิสต์ เรื่อง สถิติเบื้องต้น ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 (วิทยานิพนธ์วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต). มหาวิทยาลัยทักษิณ.

สถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. (2654). คู่มือครูรายวิชาพื้นฐานคณิตศาสตร์ชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 ตามมาตรฐานการเรียนรู้และตัวชี้วัด กลุ่มสาระการเรียนรู้คณิตศาสตร์ (ฉบับปรับปรุง พ.ศ.2560) ตามหลักสูตรแกนกลางการศึกษาขั้นพื้นฐาน พุทธศักราช 2551. กรุงเทพฯ: สกสค. ลาดพร้าว.

สมชาย โพธิจาทุม. (2564). การศึกษาความฉลาดรู้ด้านคณิตศาสตร์ เรื่อง ปริมาณ ปริภูมิและรูปทรง ของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 6 ที่ได้รับการจัดการเรียนรู้ตามกระบวนการคิดให้เป็นคณิตศาสตร์ (ปริญญานิพนธ์การศึกษามหาบัณฑิต). มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ.

สุคนธ์ สินธพานนท์. (2558). การจัดการเรียนรู้ของครูยุคใหม่เพื่อพัฒนาทักษะของผู้เรียนในศตวรรษที่ 21. กรุงเทพฯ: 9119 เทคนิคพริ้นติ้ง.

สุณิสา สุมิรัตนะ. (2555). การพัฒนากระบวนการเรียนการสอนเพื่อส่งเสริมการรู้คณิตศาสตร์ของนักเรียนมัธยมศึกษาตอนต้น โดยใช้แนวคิดการศึกษาคณิตศาสตร์ที่เชื่อมโยงกับชีวิตจริงและกระบวนการแก้ปัญหา DAPIC (วิทยานิพนธ์ครุศาสตรดุษฎีบัณฑิต). จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

Association of American Colleges and Universities. (2009). Quantitative Literacy VALUE rubric. https://www.aacu.org/initiatives/value-initiative/value-rubrics/valuerubricsquantitative-literacy.

Association of American Colleges and Universities. (2011). The LEAP vision for learning: Outcomes, practices, impact, and employers’ view. Washington, DC: Author.

Hart Research Associates. (2013). It takes more than a major: Employer priorities for college learning and student success. Washington, DC: Author.

Rhodes, T. L. (Ed.) (2010). Assessing outcomes and improving achievement: Tips and tools for using rubrics. Washington, DC: Association of American Colleges and Universities.

Roohr, K. C., Graf, E. A., & Liu, O. L. (2014). Assessing quantitative literacy in higher education: An overview of existing research and assessments with recommendations for next‐generation assessment. ETS Research Report Series, 2014(2), 1-26.

Sons, L. (Ed.) (1996). Quantitative reasoning for college graduates: A complement to the standards. Washington, DC: Mathematical Association of America.

Steen, L. A. (2004). Achieving quantitative literacy: An urgent challenge for higher education. Washington, DC: Mathematical Association of America.

Van Den Heuvel-Panhuizen, M. (2000). Mathematics education in the Netherlands: A guided tour. Freudenthal Institute CD-rom for ICME9, Utrecht: Utrecht University.

Wahyudi, M., Joharman, M., & Ngatman, M. (2017). The Development of Realistic Mathematics Education (RME) for Primary Schools' Prospective Teachers. In International Conference on Teacher Training and Education 2017 (ICTTE 2017) (pp. 730-742). Atlantis Press.

Downloads

Published

2024-12-30

How to Cite

Noijeen, S., Lertamornpong, C. ., & Tangkawsaku, S. . (2024). The Study of Quantitative Literacy on Statistical Measures of Grade 12 Students through Learning Management with Realistic Mathematics Education. The Journal of Development Administration Research, 14(4), 1854–1871. retrieved from https://so01.tci-thaijo.org/index.php/JDAR/article/view/274342

Issue

Section

Research Articles